Barrett reduction算法
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1.模乘的两种优化
1.蒙哥马利模乘算法
2.Barrett reduction算法
使用算法1需要满足条件,模数N和进制数R互质
当不符合此条件时,使用算法2
这次来记录下第二种算法,防止遗忘
2.先说一下流程
b进制下,求 x mod m,默认大于0
m为k位数(b进制下),x位数小于等于2*k
//b^n代表b的n次幂,mu=b^2k / m,可以预计算int BaRdc(x){q1 = x / b^(k-1);//右移k-1位,取整,后面同q2 = q1 * mu;q3 = q2 / b^(k+1);//移位r1 = x % b^(k+1);//取低k位,因为mod m,m是k位的,所以只需看低k位即可r2 = (q3 * m) % b^(k+1);//低k位r = r1 - r2;//低k位相减if ( r > m ) r -= m;return r;}
3.原理说明
mu=[b2km ]mu=[b2km ]
q1=[xbk−1 ]q1=[xbk−1 ]方括号代表取整
q2=q1×muq2=q1×mu
q3=[q2bk+1 ]q3=[q2bk+1 ]
可以得到几个范围
xbk−1−1<q1≤xbk−1xbk−1−1<q1≤xbk−1
b2km−1<mu≤b2kmb2km−1<mu≤b2km 这两个应该很明显
x×bk+1m−b2km−xbk−1+1<q2≤x×bk+1mx×bk+1m−b2km−xbk−1+1<q2≤x×bk+1m 两个范围相乘
xm−bk−1m−xb2k+1bk+1<q3≤xmxm−bk−1m−xb2k+1bk+1<q3≤xm
另外还有两个显然的条件
bk−1m≤1,xb2k≤1bk−1m≤1,xb2k≤1
m在b进制下为k位,x在b进制下不大于2k位
所以进行下放缩,两项放缩一项舍去,xm−2<q3≤xmxm−2<q3≤xm
设d=[x/m]d=[x/m]
q3是整数,很容易观察到,d−1≤q3≤dd−1≤q3≤d
q3应该大概率为d
如果q3=d,xmodm=(x−q3m)modmxmodm=(x−q3m)modm
q3=d-1时再减去一个m即可
╰半夏微凉°
àì夳堔傛蜴生んèń
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